AttributeError: 'Vocab'对象无'stoi'属性报错原因及解决方法求问

该报错确实由torchtext版本差异导致：
torchtext ≤0.8.x的旧版本中，Vocab对象默认公开stoi字典属性，用于存储词到数字索引的映射；而0.9.0及以上的新版本移除了该公开属性，对应功能替换为get_stoi()方法，也可直接通过vocab[目标词]的方式查询索引。

有两种可行修复方式，可根据需求选择：

• 方案1：版本降级，无需修改代码
  直接安装适配旧版API的torchtext版本即可，对应适配PyTorch 1.7.x版本，安装命令：

  pip install torchtext==0.8.1
  

• 方案2：修改现有代码适配新版torchtext
  将_dynamic_dict方法中所有调用src_vocab.stoi[w]的部分，替换为src_vocab[w]或者src_vocab.get_stoi()[w]即可，修改后代码如下：

  def _dynamic_dict(self, examples_iter):
      for example in examples_iter:
          src = example["src"]
          src_vocab = torchtext.vocab.Vocab(Counter(src))
          self.src_vocabs.append(src_vocab)
          # Mapping source tokens to indices in the dynamic dict.
          src_map = torch.LongTensor([src_vocab[w] for w in src])
          example["src_map"] = src_map
  
          if "tgt" in example:
              tgt = example["tgt"]
              mask = torch.LongTensor(
                      [0] + [src_vocab[w] for w in tgt] + [0])
              example["alignment"] = mask
          yield example
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者U. Iceman